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公开(公告)号：CN117948991A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410107748.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征和体素固定滞后平滑的激光SLAM方法。先特征提取；其次进行帧到地图配准，获取激光雷达帧相对于起始时刻的位姿；然后提取关键帧，将关键帧特征点云进行体素特征提取，划分为边体素特征和面体素特征。在固定滑动窗口内执行边体素和面体素特征匹配，联合多关键帧位姿执行固定滞后平滑求解最优的关键帧位姿；当关键帧位姿与历史关键帧位姿满足距离和角度约束时，在位姿图优化中加入关键帧位姿与历史关键帧位姿匹配后的位姿约束进行全局优化，本方法能高效准确的提取场景中的结构信息，有利于边特征和面特征的准确匹配，在后端优化前端里程计位姿，能有效地提升位姿估计的精度。
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公开(公告)号：CN117824631A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410002970.9
申请日：2024-01-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01C21/18 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于陀螺仪信息补偿网络和自适应阈值的点线VIO方案，具体包括以下步骤：步骤1：Calib‑net神经网络处理原始陀螺仪数据并输出补偿噪声与零偏后的陀螺仪信息，使用去噪陀螺仪输出和原始加速度计测量计算连续帧之间的IMU预积分；步骤2：对输入图像提取点线特征，点特征采用Shi‑Tomasi算法检测角点，使用KLT光流算法进行特征点跟踪匹配，线特征采用提出的自适应阈值线段提取算法来提取，计算LBD描述符，然后对线特征进行匹配和跟踪。步骤3：构建IMU残差项、点与改进线特征重投影误差，计算误差雅克比矩阵；步骤4：IMU残差项、点特征、线特征残差项加入到BA联合优化位姿；本方法能有效地提高SLAM系统在室内复杂环境下的定位精度。
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公开(公告)号：CN110297250B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910521054.5
申请日：2019-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于泰勒展开的初始掠射角求解方法、声线弯曲修正方法和设备，其主要目的在于解决在声线弯曲影响下，采用声线跟踪法校正测距误差时无法准确获知初始掠射角，而导致的斜距测量误差增大的问题。方法主要步骤包括：采用加权平均声速估算斜距、计算初始掠射角初值、根据等梯度声线跟踪法计算时延偏差、建立泰勒展开的声线跟踪校正模型、校正初始掠射角、判断收敛条件执行迭代步骤、修正声线。本发明可以快速精确地计算初始掠射角确定最短本征声线，解决水面水下水声定位设备精确测距问题。相比于目前采用的搜索跟踪方法，本发明缩小了搜索范围，提高了搜索分辨率，显著地改善了搜索时间和精度，简单高效，适用于水下探测和定位。
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公开(公告)号：CN107390177B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710541397.9
申请日：2017-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/26
Abstract: 本发明公开了一种基于纯测向的被动水下声学定位方法，由布设在海底的单一声源发射定位信号，搭载在AUV船艏以及船尾上的应答器基阵接收声源信号，计算出每个基阵上的两个应答器的接收信号间的相位差，得到海底声源分别和船艏、船尾连线与船体之间形成的角度，从而得到AUV与声源之间的相对位置信息，之后通过坐标转换可以得到AUV当前的大地坐标。本方法仅通过相位差信息来进行定位，从而达到纯测向的目的，能够有效规避声速在水下传播的不规则而造成的距离误差，能够提升定位精度。此外应答器被动接收声信号，无需上浮出水面进行位置更新，不易暴露位置，提高了隐蔽性和安全性，且应答器置于AUV上，避免了常规置于海底时，所存在的数据通信问题。
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公开(公告)号：CN108364014A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810016683.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于因子图的多源信息融合方法，为实现复杂环境下不依赖于卫星导航的全源定位与导航，以惯性导航系统为核心，利用一切可用的导航信息源，对异步异构传感器信息快速融合、优化配置和自适应切换。通过递推的贝叶斯估计构建因子图模型，当获取不同传感器量测信息后，通过系统的变量节点和因子节点对因子图进行拓展，基于设置的代价函数完成状态的递推和更新，采用增量平滑的方法，通过稀疏的QR分解，对因子图优化问题进行求解；本发明有效地解决了载体运动和量测可用性之间产生的时变状态空间问题，能根据承载平台的动态变化而计算出精确导航的解决方案，实现多传感器的即插即用，满足载体在复杂环境变化和不同任务的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106054134B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201610340104.6
申请日：2016-05-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA的快速定位方法，其主要目的在于解决被测目标在近距、远距多场景下依靠多个信号接收器探测的时间差进行位置求解的问题。本发明的主要步骤包括：坐标与距离方程的建立、中心距离的求解、目标坐标的求解、建立距离约束和球面关系约束，求解目标坐标的修正解。本发明可以解决水下航行器被动式探测、定位问题，也可用于无线电定位、超声波定位、室内定位等其他基于TDOA的定位问题。相比于目前普遍采用的Chan算法，解决了近距、远距算法不统一，存在模糊解的问题，精度和稳定性均得到进一步提高。比较于Taylor算法，无需外部初值和递归运算，大大减小运算量，而精度和稳定性不变。
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公开(公告)号：CN119714348A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411683591.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本申请提供一种基于图优化的惯性及超短基线多参数联合标定方法，将图优化技术应用于惯性/超短基线多参数联合标定中，整个过程包括：建立多误差参数状态模型，构建多误差参数标定因子，基于增量区间平衡的非线性优化问题计算，最终得到精确的多误差参数。与现有方法相比，本发明可以同时估计应答器位置误差、杆臂误差、安装角度误差，充分利用历史观测数据，通过反复迭代与重线性化解决优化方程的非线性问题，具有标定精度高、标度速度快的优势。
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公开(公告)号：CN109737956B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201811543671.7
申请日：2018-12-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于双应答器的SINS/USBL相位差紧组合导航定位方法，由安装在AUV上的捷联惯导系统和超短基线定位系统组成，超短基线系统的水听器接收基阵和惯导系统固联在一起且已完成安装误差的标定，两个应答器布放在海底，建立超短基线系统水听器与应答器间斜距相位观测模型；双应答器结构的超短基线定位系统，将斜距相位方程分别在水听器层面以及应答器层面进行差分处理；然后将双层差分处理后的斜距相位差分方程提炼为组合导航系统观测方程进行滤波。本发明采用双差处理方法能够有效抵消超短基线定位系统中的共性误差，且采用超短基线相位差作为观测量进行紧组合，避免了USBL直接解算位置带来的坐标转换误差和基阵偏移误差，可有效提高AUV组合导航定位系统的精度。
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公开(公告)号：CN110132308B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910447543.0
申请日：2019-05-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于姿态确定的USBL安装误差角标定方法，超短基线定位系统在水下航行器定位中有着重要的应用。而USBL定位系统的安装误差角对USBL定位精度有重要影响。传统的标定方法对安装误差角的估计精度有限，且对路线要求较高。本申请SINS和USBL在应用过程中固联在一起时，USBL的安装误差角是固定不变的，然后利用姿态确定的思想来完成USBL安装误差角的标定。首先建立基于安装误差角矩阵的矢量观测模型，通过构造观测向量和参考向量，该方法可以实时标定SINS和USBL的安装误差角。该方法的优点在于：该方法能实时标定出USBL安装误差角，并且操作简单，对标定路线没有具体要求；USBL定位系统在水听器接收基阵坐标系下的定位精度越高，该方法的标定精度也就越高。
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公开(公告)号：CN106054134A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610340104.6
申请日：2016-05-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01S5/22
CPC classification number: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA的快速定位方法，其主要目的在于解决被测目标在近距、远距多场景下依靠多个信号接收器探测的时间差进行位置求解的问题。本发明的主要步骤包括：坐标与距离方程的建立、中心距离的求解、目标坐标的求解、建立距离约束和球面关系约束，求解目标坐标的修正解。本发明可以解决水下航行器被动式探测、定位问题，也可用于无线电定位、超声波定位、室内定位等其他基于TDOA的定位问题。相比于目前普遍采用的Chan算法，解决了近距、远距算法不统一，存在模糊解的问题，精度和稳定性均得到进一步提高。比较于Taylor算法，无需外部初值和递归运算，大大减小运算量，而精度和稳定性不变。
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